收藏本站
《福建电脑》 2018年11期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于隐式反馈的协同过滤算法研究综述

李改  邹小青  
【摘要】:基于隐式反馈的协同过滤算法是信息推荐系统中广泛运用的核心技术,近年来在国内外得到了深入研究。以往有关协同过滤的研究综述主要侧重于传统的协同过滤算法,有关基于隐式反馈的协同过滤算法的研究综述较少。文中对基于隐式反馈的协同过滤算法的相关研究进行全面总结,首先介绍基于隐式反馈的协同过滤算法的简介及其所面临的挑战,接着详细介绍当前各类基于隐式反馈的协同过滤算法的研究现状,最后给出基于隐式反馈的协同过滤算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向。文中详细介绍基于隐式反馈的协同过滤算法的知识框架,理清了基于隐式反馈的协同过滤算法的研究脉络,为后续研究提供参考。相信该研究工作对推进个性化信息服务的发展具有重大意义。

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 张燕平;张顺;钱付兰;张以文;;基于用户声誉的鲁棒协同推荐算法[J];自动化学报;2015年05期
2 李改;李磊;;鲁棒的单类协同排序算法[J];自动化学报;2015年02期
3 罗辛;欧阳元新;熊璋;袁满;;通过相似度支持度优化基于K近邻的协同过滤算法[J];计算机学报;2010年08期
4 刘建国;周涛;汪秉宏;;个性化推荐系统的研究进展[J];自然科学进展;2009年01期
5 陈健;印鉴;;基于影响集的协作过滤推荐算法[J];软件学报;2007年07期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 熊回香;杨雪萍;;社会化标注系统中的个性化信息推荐研究[J];情报学报;2016年05期
2 胡潜;林鑫;;社会化标注系统中基于标签和项目的兴趣建模比较研究[J];情报学报;2015年12期
3 付达杰;张小波;;基于用户兴趣与隐私保护的网络信息资源个性化推荐技术[J];景德镇学院学报;2015年06期
4 张翔;朱明;孙吟龙;方雪峰;;网络电视直播中的虚拟频道生成算法[J];计算机工程;2015年12期
5 郭强;宋文君;胡兆龙;侯磊;张一璐;陈芳娇;;基于流行度的非平衡物质扩散推荐算法[J];计算机应用;2015年12期
6 陈敏;;一种改进的基于标签推荐方法[J];电子世界;2015年23期
7 唐积益;黄树成;;优化相似度计算在推荐系统中的应用[J];电子设计工程;2015年23期
8 王小军;王运;郝喆;;个性化推荐系统在移动学习中的应用研究[J];中国教育信息化;2015年23期
9 黄春华;寇伟;;电子商务个性化推荐系统综述[J];商;2015年43期
10 杨晓霞;徐婷;李少达;杨容浩;丁雨淋;曹振宇;;用户模型驱动的遥感信息智能服务方法[J];测绘学报;2015年11期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 杨震;赖英旭;段立娟;李玉鑑;许昕;;邮件网络协同过滤机制研究[J];自动化学报;2012年03期
2 李聪;骆志刚;;用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型[J];自动化学报;2011年09期
3 刘建国;周涛;汪秉宏;;个性化推荐系统的研究进展[J];自然科学进展;2009年01期
4 邓爱林,朱扬勇,施伯乐;基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[J];软件学报;2003年09期
5 王实,高文,李锦涛;基于分类方法的Web站点实时个性化推荐[J];计算机学报;2002年08期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李改;邹小青;;基于隐式反馈的协同过滤算法研究综述[J];福建电脑;2018年11期
2 胡致杰;胡羽沫;;协同过滤推荐瓶颈问题研究[J];无线互联科技;2016年09期
3 许媛萍;;基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐分析与探究[J];新闻研究导刊;2018年13期
4 王婵;;一种基于加权因子的混合协同过滤算法[J];电脑知识与技术;2018年09期
5 刘文佳;张骏;;改进的协同过滤算法在电影推荐系统中的应用[J];现代商贸工业;2018年17期
6 周泽宇;王春玲;;基于协同过滤的个性化选课推荐与评论系统[J];信息记录材料;2018年10期
7 吴佳婧;贺嘉楠;王越群;董立岩;;基于项目属性分类的协同过滤算法研究[J];吉林大学学报(信息科学版);2018年04期
8 盈艳;曹妍;牟向伟;;基于项目评分预测的混合式协同过滤推荐[J];现代图书情报技术;2015年06期
9 章宗杰;陈玮;;基于标签扩展的协同过滤算法在音乐推荐中的应用[J];软件导刊;2018年01期
10 林泽聪;王玉山;甘嘉颖;柯懿倍;;基于协同过滤的个性化食材推荐算法研究[J];中国管理信息化;2017年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 孙见山;徐东;姜元春;;融合人格信息的单分类协同过滤方法研究[A];第十二届(2017)中国管理学年会论文集[C];2017年
2 沈杰峰;杜亚军;唐俊;;一种基于项目分类的协同过滤算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
3 胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
4 刘牧;杨智强;王衡;;基于普适计算的日程发现方法探讨[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
5 潘崇伦;张弛;;协同过滤的自服务模式在水务信息基础架构管理中的研究[A];大数据时代的信息化建设——2015(第三届)中国水利信息化与数字水利技术论坛论文集[C];2015年
6 陶红亮;王明文;曹瑛;;基于项目平滑和聚类的协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
7 易芃;杨成;柴智;;基于重排序的新用户TOPN推荐方法研究[A];第十九届中国科协年会——分4信息新技术 东北新工业论坛论文集[C];2017年
8 王君;许洁萍;;层次音乐推荐系统的研究[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
9 高旻;吴中福;;基于个性化情境和项目的协同推荐研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第五分册)[东南大学学报(增刊)][C];2009年
10 王中友;肖鹰;吴哲夫;;基于用户喜好的个性推荐系统优化[A];浙江省电子学会2014学术年会论文集[C];2014年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 本报记者 沈佳;数据大了 决策准了[N];山西日报;2014年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 袁卫华;面向稀疏数据的多视图个性化推荐方法研究[D];山东师范大学;2018年
2 顾梁;播存结构中基于协同过滤的内容推荐技术研究[D];东南大学;2017年
3 段锐;融合文本内容与情境信息的协同过滤推荐方法研究[D];合肥工业大学;2017年
4 张雪洁;基于QoS的个性化云服务推荐方法研究[D];南京航空航天大学;2015年
5 姜邵巍;基于竞争关系的推荐技术研究[D];北京邮电大学;2014年
6 王立才;上下文感知推荐系统若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年
7 钱付兰;基于商空间模型的协同过滤推荐算法研究[D];安徽大学;2016年
8 邓晓懿;移动电子商务个性化服务推荐方法研究[D];大连理工大学;2012年
9 陈根浪;基于社交媒体的推荐技术若干问题研究[D];浙江大学;2012年
10 刘海鸥;云环境用户情景兴趣的移动商务推荐模型及应用研究[D];燕山大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李军平;基于社会网络分析的协同过滤推荐方法研究[D];辽宁大学;2013年
2 李诗羽;网络媒体个性化推荐方法研究[D];北方工业大学;2018年
3 熊波元;基于关注度的协同过滤推荐算法[D];上海师范大学;2018年
4 李丽莎;基于概率模型的协同过滤推荐算法研究[D];北京邮电大学;2018年
5 张忠;基于动态时序的复合协同过滤模型研究[D];沈阳工业大学;2018年
6 赵洋;基于聚类的动态情景协同过滤推荐策略研究[D];山东师范大学;2018年
7 李晓菊;协同过滤推荐系统中的数据稀疏性及冷启动问题研究[D];华东师范大学;2018年
8 韩林玉;基于神经网络内容提取和协同过滤的推荐系统研究[D];山东大学;2018年
9 李嵩;基于用户的协同过滤算法改进研究及并行化实现[D];西北农林科技大学;2018年
10 张云洲;单类协同过滤推荐算法的研究[D];中国科学技术大学;2018年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026